大数据平台数据建模的目的主要有以下几点：
1. 提高数据质量：通过数据建模，可以对原始数据进行清洗、转换和整合，从而提高数据的质量。这对于后续的数据分析和应用开发至关重要。
2. 支持数据分析：数据建模可以帮助我们更好地理解和分析数据，发现数据中的规律和趋势，从而为决策提供依据。
3. 优化数据存储：通过对数据的建模，我们可以更有效地组织和管理数据，减少数据的冗余和重复，提高数据的存储效率。
4. 提高数据处理效率：数据建模可以提高数据处理的效率，减少数据处理的时间和成本。例如，通过建立数据模型，我们可以快速地查询和处理大量的数据，而不需要逐个处理每个数据点。
5. 支持数据可视化：数据建模可以帮助我们更好地理解和展示数据，使数据更加直观易懂。这对于数据科学家和业务分析师来说尤为重要，因为他们需要将复杂的数据转化为易于理解的信息，以便更好地支持决策。
6. 促进数据共享和协作：通过数据建模，我们可以将数据标准化和规范化，使得不同来源和格式的数据可以被统一管理和使用，从而促进数据的共享和协作。
7. 支持机器学习和人工智能：数据建模是机器学习和人工智能的基础，通过建立数据模型，我们可以训练和优化机器学习算法，从而实现对数据的智能分析和预测。
8. 保护数据安全：通过数据建模，我们可以更好地控制数据的访问和使用，防止数据泄露和滥用，保护企业和用户的数据安全。
9. 适应不断变化的业务需求：随着业务的不断发展和变化，我们需要不断调整和优化数据模型，以适应新的业务需求。数据建模可以帮助我们实现这一目标，确保我们的数据分析和应用始终跟上业务的步伐。
总之，大数据平台数据建模的目的是为了更好地利用数据，提高数据处理的效率和质量，支持数据分析和应用开发，促进数据的共享和协作，保护数据安全，以及适应不断变化的业务需求。
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